Kylin-OM：银河麒麟向けスマート運用保守プラットフォーム

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Kylin-OM：银河麒麟向けスマート運用保守プラットフォーム

Kylin-OM：银河麒麟向けスマート運用保守プラットフォーム

Kylin-OMは、银河麒麟（KylinOS）向けに設計された知能化運用保守（O&M）プラットフォームです。大規模故障ログと事例データを基に大規模言語モデル（LLM）、多エージェント階層アーキテクチャ、機械学習を統合して、運用監視、異常診断、修復の自動化を目指します。20万件の故障データと35万件のログを用いた学習／知識抽出により、理解しにくい障害の可視化、原因推定、対処手順の自律生成を実現する点が特徴です。（約300字）

https://github.com/WilliamLCui/Kylin-OM

概要

Kylin-OMは、银河麒麟（KylinOS）向けに構築された「知能化運用保守（Intelligent O&M）」ソフトウェアです。本プロジェクトは大規模な故障事例データ（約20万件）とログデータ（約35万件）を活用し、LLM（大規模言語モデル）を中心とした多エージェント分層アーキテクチャと機械学習技術を統合しています。目的は「理解しにくい」「識別しにくい」「修復しにくい」という従来のOS運用の三大課題を解消することで、障害の早期検知、原因推定、修復手順の自動生成や推奨を行い、運用者の負荷を低減します。コンテスト受賞歴を持ち、KylinOSの実運用現場を想定した設計がなされています。（約300字）

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 9
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 9
  • コミット数: 4
  • ファイル数: 15
  • メインの言語: HTML

主な特徴

  • LLM統合による自然言語ベースの障害解析と対話型運用支援：ログや故障報告を自然言語で解釈し、診断や手順を生成。
  • 多エージェント階層アーキテクチャ：監視エージェント、診断エージェント、修復エージェントを階層化して責務を分離。
  • 大量データに基づく学習とナレッジ抽出：20万件の故障データと35万件のログから得た知識で推論精度を向上。
  • KylinOS特化の運用設計：国内向けのKylinOS固有の障害や設定に対応する運用ルールや修復手順を組み込み。

技術的なポイント

Kylin-OMは、従来の監視ツールと異なり「LLMを中核に据えた推論・生成」と「エージェントベースの実行制御」を組み合わせている点が最大の特徴です。まずデータ面では、20万件の障害事例や35万件のログといった実運用に近いスケールのデータを用いて知識抽出とモデルの微調整を行います。このデータにより、LLMは単なるテキスト生成だけでなく、ログパターン→障害類型→修復手順という一連の推論チェーンを学習させるための基礎を持ちます。

アーキテクチャ面では多層のエージェント設計を採用。監視エージェントがメトリクスやログを継続的に収集し、初期フィルタリングと異常スコアリングを担当します。異常が検出されると診断エージェントがLLMを用いて自然言語ベースの原因推定と疑似コード的な解析ログを生成します。最上位の修復エージェントは、診断結果に基づき安全な修復手順を生成し（手順の説明、検証コマンド、ロールバック案内を含む）、オペレーターの承認を得て自動実行するか、手動案内に切り替えます。

技術的に注目すべきは「LLMとルールベースのハイブリッド」。LLMは曖昧な文脈や複雑な相関関係の理解に強みを持つ一方、運用では安全性と決定可能性が必要です。Kylin-OMはLLMの柔軟推論をルールエンジン（ベリファイ層）で検証し、危険なコマンドの自動実行を防止する設計を想定しています。また、学習済み知見の継続的取り込み（ナレッジアップデート）とフィードバックループにより、運用現場での誤検知や誤修復の頻度を低減します。

実装面では、フロントエンドやドキュメントにHTML資産が多く含まれる点、またLLMやエージェントの制御に必要な各種設定ファイル（config）、モデルやスクリプトを格納するLLMディレクトリ、データセットを保持するdataディレクトリといった構成が見られます。さらに、デプロイを想定したdeploymentディレクトリがあり、実環境での運用を視野に入れたパッケージングやデプロイ手順が整備されている可能性があります。セキュリティと安全性の観点からは、コマンド実行時の権限制御、手順のシミュレーション／サンドボックス、重要操作に対する複数段階承認などの機能を組み合わせることが推奨されます。

（上記はリポジトリの公開情報とREADME抜粋に基づく技術的考察であり、実装の詳細や運用ポリシーはリポジトリを参照してください。）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .idea: dir
  • LLM: dir
  • config: dir
  • data: dir
  • deployment: dir

…他 10 ファイル

（補足）LLMディレクトリはモデル定義・推論ラッパー、configは運用ルールや閾値、dataは訓練・評価用のログや事例、deploymentはコンテナ／サービス定義やCI設定を想定しています。

まとめ

Kylin-OMはKylinOSに特化した実運用志向のAIOps基盤で、LLMと多エージェント設計により障害の理解と自律修復を目指す実践的プロジェクトです。（約50字）

リポジトリ情報：

  • 名前: Kylin-OM
  • 説明: Kylin-OM (银河麒麟操作系统智能运维软件) is an intelligent O&M platform designed for the Kylin operating system, integrating AI large language models, multi-agent architectures, and machine learning to revolutionize how system operations are monitored, diagnosed, and repaired.
  • スター数: 9
  • 言語: HTML
  • URL: https://github.com/WilliamLCui/Kylin-OM
  • オーナー: WilliamLCui
  • アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/114827210?v=4

READMEの抜粋：

🌌 Kylin-OM 银河麒麟操作系统智能运维软件

曾获2024年、2025年挑战杯揭榜挂帅专项赛特等奖，第七届华为杯中国研究生创新大赛全国二等奖

Kylin-OM Banner

必要であれば、リポジトリ内のLLM実装やconfig、deploymentの具体ファイルを解析して技術的な導入手順やデプロイ例（Docker Compose、Kubernetesマニフェストなど）を別途まとめます。ご希望があれば対象ファイルを指定してください。